[pt] Nos projetos de engenharia de poço, o conhecimento das pressões é fundamental para o planejamento do poço e otimização do processo construtivo. Em geral, as estimativas de pressão de poros são feitas baseadas em análises unidimensionais de poços de correlação e dependem da experiência do analista responsável. Tais estimativas não contemplam todos os dados de uma região e muitas vezes dados não são bem aproveitados. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para estimativa de pressão de poros tridimensional, onde as propriedades dos poços da mesma região foram extrapoladas para toda área através da ferramenta geoestatística. A partir desta extrapolação, foi possível obter-se perfis sintéticos em qualquer locação dentro da região delimitada com maior confiabilidade, enriquecer a compreensão global da região modelada e finalmente construir um cubo tridimensional de pressão de poros utilizando os modelos de Eaton e Bowers, baseando-se no critério que a região apresenta a mesma tendência de compactação. / [en] The knowledge of pore pressures of rocks is critical to several aspects of petroleum the well design and planning. Usually, in the petroleum industry, estimations are based on 1D analyses of the analogues wells and depend on the professional experience. Moreover, estimations do not consider the whole base data of the field. In this dissertation, is presented a methodology for 3D pore pressure estimation, where well data is calculated for the whole area applying a geostatistical tool to build the 3D properties model. From that, it was possible to make more credible synthetics well logs at any location, enrich the whole area comprehension, and also, to build the pore pressure cube based on Eaton and Bowers pore pressure estimations models.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:31857 |
| Date | 26 October 2017 |
| Creators | BRUNA TEIXEIRA SILVEIRA |
| Contributors | SERGIO AUGUSTO BARRETO DA FONTOURA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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